Ce este un predicat?

O funcție predicat este „o funcție care returnează fie TRUE, fie FALSE." În schimb, un funcțional predicat „primește un vector și o funcție predicat și realizează ceva util."^***

Cu alte cuvinte, funcționalele predicat primesc .x — adică un vector, un dataframe sau o listă — și testează predicatul pe fiecare element al lui .x. De exemplu, poți verifica dacă fiecare element este numeric cu predicatul is.numeric() din R de bază, sau dacă media unor elemente este sub 5 cu acest mapper: ~mean(.x) < 5.

Care dintre aceste funcții NU este un predicat?

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare funcțională intermediară cu purrr

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare funcțională intermediară cu purrr

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Funcțiile lambda, mapperii și predicatele ți se par intimidante? Nu mai este cazul! După o recapitulare a noțiunilor din purrr, vom intra în programarea funcțională de bază, vom descoperi funcțiile anonime și predicatele și vom vedea cum le putem folosi pentru a curăța și explora date.

Exercise 1: Bazele purrr – o recapitulare Exercise 2: Îți reîmprospătezi memoria despre purrr Exercise 3: Încă un exercițiu de reîmprospătare purrr Exercise 4: Introducere în mappere Exercise 5: Crearea funcțiilor lambda Exercise 6: Funcții lambda Exercise 7: Folosind mappere pentru a curăța datele Exercise 8: Curăță datele cu keep Exercise 9: Separă cu keep() și discard()Exercise 10: Predicate Exercise 11: Ce este un predicat?

Exercițiul curent

Exercise 12: Explorarea datelor cu predicate

Ești pregătit să aprofundezi programarea funcțională și purrr? În acest capitol, vom explora conceptul de programare funcțională, gestionarea erorilor cu `safely()` și `possibly()` și vom introduce funcția `compact()` pentru un cod mai curat.

Exercise 1: Programare funcțională în R Exercise 2: Tot ce se întâmplă este un apel de funcție Exercise 3: Identificarea funcțiilor pure Exercise 4: Instrumente pentru programarea funcțională în purrr Exercise 5: Iterații sigure Exercise 6: Creează o funcție Exercise 7: Utilizarea possibly()Exercise 8: O versiune possibly() a funcției read_lines()Exercise 9: Totul într-un singur apel Exercise 10: Gestionarea rezultatelor adverbelor Exercise 11: Perfecționăm funcția Exercise 12: Extragerea codurilor de stare cu GET()

În acest capitol, vom folosi purrr pentru a scrie cod mai clar, mai curat și mai ușor de întreținut. Vom învăța să scriem funcții curate cu `compose()` și `negate()`. Vom folosi și `partial()` pentru a compune funcții prin „precompletarea" argumentelor din funcții existente. În final, vom introduce coloanele-listă, o structură de date convenabilă care ne ajută să scriem cod curat folosind Tidyverse.

Exercise 1: De ce cod mai curat?Exercise 2: Cum se scrie compose()Exercise 3: Înapoi la birou Exercise 4: Construirea funcțiilor cu compose() și negate()Exercise 5: Construiește o funcție Exercise 6: Numără valorile NA Exercise 7: Prepopularea funcțiilor Exercise 8: Un extractor de conținut Exercise 9: Un alt extractor Exercise 10: Coloane-listă Exercise 11: Despre list-coloane Exercise 12: Creează un data.frame cu coloane de tip listă

Vom pune cap la cap tot ce știm despre purrr într-un studiu de caz. Vom folosi purrr pentru a analiza date extrase de pe Twitter, vom organiza datele cu un cod curat și vom identifica influencerii de pe Twitter de la conferința RStudio din 2018.

Exercise 1: Descoperirea setului de date Exercise 2: Explorăm tweet-urile, runda 1 Exercise 3: Identifică profilurile Exercise 4: Extragerea informațiilor din setul de date Exercise 5: Numărarea aprecierilor Exercise 6: Extragerea mențiunilor Exercise 7: Manipularea URL-urilor Exercise 8: Analiza URL-urilor Exercise 9: Lucrul cu URL-uri Exercise 10: Identificarea influencerilor Exercise 11: Împărțirea setului de date Exercise 12: Avem un câștigător!Exercise 13: Felicitări!